UEBA（User and Entity Behavior Analytics）は、機械学習を活用してユーザーとエンティティに焦点を当て、ネットワーク全体の行動を理解・予測する最先端のアプローチです。UEBAシステムは、膨大な量のデータを実用的な洞察に変え、潜在的なセキュリティ・インシデントを示す可能性のある異常を検知 するプロアクティブな方法を提供します。
UEBAとは、高度な分析を用いてIT環境内のユーザーやエンティティの行動を監視・評価するサイバーセキュリティ・プロセスである。事前に定義されたルールやシグネチャに依存する従来のセキュリティ・ツールとは異なり、UEBAシステムは機械学習を活用し、侵害された内部関係者や不正なエンティティなどの脅威を示す可能性のある正常な行動からの逸脱を検知 します。
機械学習はUEBAの有効性に不可欠である。長期にわたるユーザーとエンティティの行動パターンを分析することで、機械学習モデルは「正常な」行動を構成するものを確立することができる。このベースラインにより、より高い精度で異常を検知することが可能になる。例えば、あるユーザーが不規則性の高いデータ量に突然アクセスした場合、UEBAシステムはこのアクティビティにフラグを立て、さらなる調査を促します。
UEBAに機械学習を導入することで、いくつかの大きな利点が得られる：
UEBAの実用的な応用例として、内部脅威の検知がある。例えば、ある金融アナリストが普段は毎日5MBのデータをダウンロードしているのに、金曜日の深夜に突然5GBのデータをダウンロードしたとする。UEBAシステムはこの異常を特定し、自動制御を発動して、アクティビティが見直されるまでそのユーザーのアクセスを一時的に制限することができる。このようなリアルタイムの対応は、潜在的なデータ流出を防ぐことができる。
UEBAはセキュリティを大幅に強化する一方で、プライバシーに関する懸念、特にGDPRのようなユーザーデータを管理する厳しい規制といった課題に直面している。さらに、UEBAシステムの成功は、UEBAに供給されるデータの質に大きく依存します。データの質が低いと、ベースラインが不正確になり、効果的な異常検知ができなくなります。
機械学習技術が進化するにつれて、UEBAも進化している。今後の進化により、より高度な学習機能が導入され、より正確な行動予測や異常検知が可能になるでしょう。この進化により、よりダイナミックで複雑なユーザー行動を管理するUEBAの能力が強化され、セキュリティ・リスクがさらに低減されるでしょう。
従来のセキュリティ・ツールから、User and Entity Behavior Analytics（UEBA）のようなより洗練されたソリューションへの移行は、サイバーセキュリティの状況において極めて重要な変化を示している。ユーザーとエンティティの行動を分析し予測するために機械学習に依存するUEBAは、組織内部からの潜在的なセキュリティ脅威を検出する上で大きな進歩を意味します。しかし、サイバーセキュリティの進化はこれだけにとどまらない。UEBAは、セキュリティ技術の次の段階であるネットワーク検知と応答（NDR）の基礎的な要素としての役割を果たします。
NDRはネットワーク環境の包括的なビューを提供し、境界からエンドポイントまであらゆるレベルの脅威を検出します。NDRは、振る舞い 分析などのUEBAの長所を取り入れ、検出された脅威に対する自動化されたリアルタイム対応、強化されたフォレンジック・ツール、他のセキュリティ・テクノロジーとのシームレスな統合などの機能でこれらを拡張します。このためNDRは、複雑なネットワークを持つ組織や、セキュリティ・インシデントを効率的かつ効果的に管理するために即時かつ自動化された対応を必要とする高度なサイバー脅威に直面している組織に特に適しています。
UEBAをNDR（Network Detection and Response）に置き換えることは、セキュリティに対するより総合的なアプローチを求める組織にとって有益である。UEBAが特にユーザーとエンティティの行動に焦点を当てるのに対して、NDRはネットワーク全体にわたる脅威の検知と対応能力をより広範に網羅します。
NDRは、UEBAの振る舞い 分析をその武器庫の一部として統合し、ネットワーク・トラフィック分析、脅威インテリジェンス、自動化されたレスポンス・アクションを含むセキュリティ監視の追加レイヤーで強化しています。この統合されたアプローチは、より効果的に異常を検出するだけでなく、より迅速な封じ込めと修復を可能にし、進化する脅威の状況に即した包括的な防御メカニズムを提供します。
さらに先を見据えると、サイバーセキュリティの統合の未来は、拡張検知と応答（XDR）という形で現れる。XDR は、脅威の検知、調査、対応を一括して継続的に実行する統合セキュリティ製品スイートを意味します。UEBA、NDR、エンドポイント検出など、複数のセキュリティ製品を統合することで、XDRは組織のインフラストラクチャのあらゆる側面をカバーする統一されたセキュリティ体制を提供します。この統一されたアプローチにより、検知と対応のプロセスが合理化されるだけでなく、相関データを通じてより深い洞察が得られるため、セキュリティ運用がよりプロアクティブかつ効率的になり、さまざまな脅威に効果的に対処できるようになります。
機械学習は進化を続けており、UEBA、NDR、そして最終的にはXDRに統合されることで、これらのシステムがサイバー脅威を予測し、動的に対応する能力が大幅に強化される。このようなサイバーセキュリティ技術の継続的な発展により、防御は高度化し、変化し続ける脅威の状況に対応するだけでなく、先手を打つことができるようになります。
UEBA（User and Entity Behavior Analytics）は、高度なアナリティクスを使用してネットワーク内のユーザーとエンティティの行動を監視・分析し、セキュリティ脅威を示す異常を検知 します。組織がより包括的なセキュリティ・ソリューションを求める中、UEBAはネットワーク検知・応答（NDR）のような広範なシステムの重要なコンポーネントとして機能し、全体的な脅威検知能力を強化します。
静的なルールに依存する従来のシステムとは異なり、UEBAは機械学習を用いて正常な行動パターンを確立し、逸脱を特定する。この方法は、NDRシステムで採用されるより広範で統合された脅威検知戦略に不可欠な、より動的で適応性のあるアプローチを提供します。
UEBAは、内部脅威、侵害されたアカウント、巧妙な外部攻撃を特定することに優れています。NDRのフレームワークにUEBAを統合することで、ネットワーク全体の脅威を検知 するだけでなく、そのような脅威に迅速に対応する能力が高まります。
UEBAは主に検知と対応のために設計されているが、NDRシステムに統合された場合、よりプロアクティブな防御戦略に貢献し、検知された異常に対してより迅速かつ効果的な対応を可能にすることで、攻撃の防止を支援する。
主な機能には、異常検知、リスク・スコアリング、既存のセキュリティ・ツールとの統合、リアルタイム分析、データ損失防止機能、組織の成長に合わせて拡張できる機能などがある。
UEBAシステムはGDPRなどのデータ保護規制に準拠しなければならない。個人データが安全に取り扱われ、収集されたデータの透明性が確保され、個人のプライバシーを保護するための管理メカニズムが提供されなければならない。
UEBAソリューションは、大企業だけでなく中小企業のニーズに合わせて拡張することができます。重要なのは、組織の特定のセキュリティ・ニーズとリソースに沿ったソリューションを選択することです。
UEBAソリューションは、既存のセキュリティ情報・イベント管理（SIEM）システムやその他のセキュリティ・ツールと互換性がある必要があります。統合には、UEBAツールがこれらのシステムからデータを受信して分析し、包括的な振る舞い 洞察を提供できるように設定することが含まれる。
課題としては、効果的な分析に必要なデータの量と種類の管理、誤検出を減らすためのシステムの調整、UEBAの出力を正しく解釈するための担当者のトレーニングなどが挙げられる。
効果は、インシデントレスポンス時間の短縮、脅威検知の精度（特に誤検知の減少）、セキュリティ態勢の全体的な改善によって測定することができる。定期的な監査やレビューは、UEBAソリューションがどれだけ新しい脅威や出現しつつある脅威から保護されているかを評価するのに役立ちます。